过去的2023年，见证了技术的快速发展，这些技术极大地改变了全球政府、公共部门、企业，甚至公众的生活。趋势表明，大型语言模型、元宇宙和生成人工智能中绿色数据中心的采用激增，这成为了人们谈论的话题，并且似乎仍然是人们关注的焦点。现在，更大的问题是，哪些技术可能会在2024年重塑企业？
生成式人工智能的演变
“生成式人工智能”在科技和非科技论坛上越来越受欢迎，在去年成为了一个共同的术语。技术专家将其称为从工业5.0到工业6.0的“转折点”。这项技术通过创造类似人类的内容和真实的数据，彻底改变了工作。它比分析型AI先行一步，展示了解释数据的能力，同样的艺术风格，写作风格，甚至通过解释互联网上可用的数据来产生独特的内容。然而，人工智能生成内容的真实性和独特性仍然存在疑问。
到2024年，该技术有望在解释数据和获取业务特定见解以产生真实输出方面成熟起来。此外，解释模型的成熟可能会找到一个智能平衡，使机器学习能力更加智能，人工智能分析更简单，为有效决策提供更好的数据洞察力。
未来，开发者可能会在AI模型中添加情感智能。这不仅可以改善用户体验，尤其是在客户服务领域，还可以使机器获得逼真的人类洞察力，其中包括与特定数据集相关的情感方面。
元宇宙创造体验
我们生活在一个好的产品或服务的定义不再仅仅局限于质量和数量的时代。用户体验已成为使任何产品或服务成为客户“偏好”不可或缺的参数。而且，技术让我们能够做到这一点。让客户在舒适的家中通过数字化身进入完全数字化的领域，打造更高水平的体验，这就是元宇宙。
2023年，各企业开始将大型语言模型(LLM)引入其人工智能聊天机器人，以增强体验并接触基层人员。然而，到2024年及以后，我们可能会看到LLM在虚拟宇宙中的整合，以创造逼真的数字体验。该技术与重新定义跨行业的用户体验相关。距离我们计划使用VR耳机去虚拟宇宙度假的日子已经不远了。此外，教育机构带学生进行数字化实地考察、人们虚拟参加会议、现实生活中的游戏体验、银行的数字化访问、办公室的虚拟工作面试、虚拟世界中的会议、产品测试、配制药物和进行临床等应用测试，等等。使用虚拟宇宙这样的技术，未来似乎会出现难以想象的场景。
零信任模型和社会工程的兴起
新兴技术的复兴及其快速采用也引发了网络威胁格局的演变。威胁行为者正在利用人工智能开发复杂的攻击，这对当今时代的企业和政府构成了重大挑战。这使得政府和企业必须为未来做好准备。因此，“零信任”模式近年来受到关注。各行业的IT领导者一直在大力倡导零信任模型，并开发全面的网络安全框架，通过主动识别漏洞和填补漏洞来保护所有端点。
预计2024年，企业将增加投资以增强安全性。报告显示，网络安全投资预计将从去年的11%上升到2024年的14%。此外，报告还强调，尽管越来越多的企业正在投资网络安全解决方案来应对新一代网络威胁，但降低IT基础设施的复杂性以更好地保护它也很重要。
其中一个复杂的网络威胁就是社会工程。这些攻击旨在操纵人们共享关键信息或下载包含恶意链接的软件/文件。社会工程最近已经成为一个主要问题，因为这些攻击不是针对您的系统或软件，而是针对用户的心理。它利用人为错误等漏洞，利用用户的情感方面来操纵分享关键信息、交易金钱或让系统被黑客入侵。
在未来的时间里，保证人工智能能力和机器智能来跟踪此类攻击，并使人类用户保持谨慎并避免落入此类陷阱将会很有趣。
量子计算：从理论到实际方法
十多年来，量子一直是科技对话的一部分，也是论坛上数学和理论演讲的一部分。然而，在最近的过去，我们已经看到了技术的落地。它可以在制药、医疗保健、聚合物、金融科技、银行等行业的转型中发挥关键作用。
严格的量子计算具有巨大的潜力，但它也带来了安全和道德挑战，因为它威胁到现有的加密标准。
就像人脑一样，深度学习系统确实可以识别数据点并做出决策，但它们究竟如何学习、发展并采取相应的行动仍然未知。这被称为“黑匣子问题”。
量子计算可能可以解决“黑匣子问题”。它将提供人工智能算法急需的透明度并提高其可追溯性。这将进一步增强基于人工智能的决策，同时纠正错误，并为我们提供一个窥视孔，让我们实际观察和理解深度学习系统是如何做出决策的。
总结
2024年，各行业将见证突破性创新，尤其是考虑到生成式人工智能(GenerativeAI)的兴起。此外，人工智能的成熟进一步影响了元宇宙、自动化、机器学习、机器人流程等其他技术的发展。此外，纵观量子计算的发展，对人工智能实际功能的理解，可能会为深入探索机器智能开辟一片机遇之海和一个新领域。随着威胁形势不断扩大，几乎每天都会出现新的网络攻击，组织不断投资创新和发展安全解决方案。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
